微软研究院发布 RenderFormer，基于 Transformer 的神经渲染模型

微软研究院近日发布了RenderFormer，这是一个纯机器学习的神经架构，旨在通过机器学习完全替代传统图形计算，实现全功能3D渲染，无需传统图形计算。

RenderFormer整体架构如下：

• 双分支Transformer架构：分为视角无关（View-Independent）和视角相关（View-Dependent）两个阶段。视角无关阶段通过自注意力机制捕捉阴影、漫反射等全局光照效果；视角相关阶段通过交叉注意力机制建模可见性、反射等视角依赖效果。
• 相对空间位置编码：创新性地采用改进的旋转位置编码（RoPE），基于三角形的3D空间位置而非序列索引，保持场景平移不变性。

据介绍，RenderFormer是首个证明神经网络能学习完整图形渲染流水线的模型，支持任意3D场景和全局光照效果，无需依赖光线追踪或光栅化技术。它通过三角形令牌（triangle tokens）表示3D场景，编码空间位置、表面法线及材质属性，结合光线束令牌（ray bundle tokens）处理视角信息，实现端到端渲染。该成果已获SIGGRAPH 2025接收并开源。

https://microsoft.github.io/renderformer